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NYU Courant 两年感受 |
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[2016Fall] . CS@CS@NYU 我是过来这边之后才开始找房的。因为希望眼见为实。事实证明大部分提前在国内就把房子找好的同学更明智一些。两周内想找到房子还是很麻烦的。各个档次的房子都有，随着到校区的距离价格基本线性下降。想便宜就住远一点。交通1小时30分的地方会有1000以下的卧室。我是偏好住远一点的那种 吃饭： 在纽约买中国食材应该很方便。所以自己会做饭的同学应该过得很幸福。对于我这种从小就是在家当“小皇帝”的同学来讲，吃饭就会特别痛苦。贵且难吃。推荐同学们自己做饭，可以释放找工、学习的压力，也很经济。 交通： 纽约的公共交通很发达。但是到了周末就比较渣了。所以如果住得远一点的同学，周末一般就在家宅着比较好。地铁费每月110左右，感觉还是比在加州养个车要便宜一些。 当时过来时没想过找工的事情，所以就主要去学习去了。基础三门课(Algo, OS, PL)虽然简单，但对于没基础的同学来讲，还是有点难度的。我的感受是：基础三门课是培养转专业同学computer scientist感觉的三门课。从正常人的思维转换到作为一个计算机专业学生的思维。 数学系的统计机器学习的课都上了，虽然感觉不是特别Engineer，但是对于构建foundation来讲很有用。学习这类的课对于数学基础不好的同学很痛苦。我就是其中之一，所以我又去蹭了测度论。数学系的同学还很友善的给我讲了很多数学知识。 数据科学系只上了深度学习，我觉得刚好的弥补了数学系的Engineer短板。虽然深度学习也很理论，但是写代码做project也很重要。老师虽然讲课不是特别上心，但态度很端正（大意就是没时间备课，但人很好）。所以有问题就尽管去问吧！ 系统方面上了分布式系统：对于代码能力提升最大的课。虽然大家说“Computer Science”既不computer也不science。但这门课还是让我感受到，只有拥有理论知识，才有可能写出来bug free的代码。理论稍微理解有一点点偏差，就能有一大堆bug会在极端情况下出来。感觉很science。 图像方面学了几何建模：虽然只学了皮毛，但感觉收获良多。在增加对3D模型操作的了解时，也提升大家的线性代数和优化能力。很难。PS：这门课的phd们很生猛。感觉已经不能用厉害来形容他们了。 还有其他一些工业界老师交的大数据和代码规范。说实话，我不是特别喜欢。也有同学很喜欢的。Courant大家的风格差距还是很大的。 特别注明的一点：正常的课对于Academic Integrity要求很严格。Information System有位教授的课据说在这方面要求很低，每个学院都有一点例外吧。 第一学期上课提问老师听不懂，交流很有问题。不敢出去买东西去超市。去麦当劳点餐都有困难。 专门去网上学了American Accent Course，才知道高中时老师教的很多东西是错的（小县城应该都这样）。然后鼓起勇气去当TA。这里有个技巧：给本科生当TA虽然钱少，但是学语言最快。因为本科生大部分是native speaker，即使不是，英语也很好。
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